大数据可视化 pdf epub mobi txt 电子书下载 2025

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周苏，王文著

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出版社：清华大学出版社

ISBN：9787302443490

版次：1

商品编码：12028582

包装：平装

丛书名：大数据系列丛书

开本：16开

出版时间：2016-08-01

用纸：胶版纸

页数：268

字数：426000

正文语种：中文

具体描述

编辑推荐

　　“大数据系列丛书”由多本既独立又有丰富内在联系的大数据时代思维、技术与应用的教材组成。《大数据可视化》是其中的一本。

　　我们已经进入大数据时代，人们用大数据来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据，并命名与之相关的技术发展与创新。企业内部的经营信息，互联网世界中的商品物流信息，人与人的交互信息、位置信息等，数量将远远**现有企业的IT架构和基础设施的承载能力，实时性要求也将大大**现有的计算能力。除了数据的数量，对于身处大数据时代的企业而言，成功的关键还在于找出大数据所隐含的真知灼见。以前，人们总说信息就是力量，如今，对数据进行分析、利用和挖掘才是力量所在。

　　大数据可视化这种新的视觉表达形式是随着信息社会的蓬勃发展而出现的——因为我们不仅要呈现世界，更重要的是通过呈现来处理更庞大的数据，理解各种各样的数据集合，表现多维数据之间的关联。换句话说，就是归纳数据内在的模式、关联和结构。复杂数据可视化既涉及科学，也有关设计，它的艺术性在于使用独特手法展示万千世界的某个局部，从而提出问题。大数据可视化，位于科学、设计和艺术三个学科的交叉领域（准确地说，应该是位于三个不同维度的人类活动的交叉领域），蕴藏着无限可能性。

　　本书系统、全面地介绍了大数据可视化的基本知识和应用技能，详细介绍了大数据与大数据时代、数据可视化之美、数据可视化工具、Excel数据可视化方法、Excel数据可视化应用、数据引导可视化设计、数据可视化的过程、数据可视化组织、Tableau数据可视化入门、Tableau数据可视化设计以及课程设计与实验总结等内容，具有较强的系统性、可读性和实用性，适合作为高等院校信息管理、经济管理等专业教学的教材，也适合对大数据技术感兴趣的读者阅读。

内容简介

　　这是一个大数据爆发的时代。面对信息的激流、多元化数据的涌现，大数据已经为个人生活、企业经营，甚至国家与社会的发展带来了机遇和挑战，大数据已经成为信息产业中*具潜力的蓝海。

　　大数据可视化这种新的视觉表达形式是应信息社会蓬勃发展而出现的——因为我们不仅要呈现世界，更重要的是通过呈现来处理更庞大的数据、理解各种各样的数据集合、表现多维数据之间的关联。换句话说，就是归纳数据内在的模式、关联和结构。复杂数据可视化既涉及科学也有关设计，它的艺术性实际上是使用独特手法展示万千世界的某个局部，从而提出问题。大数据可视化，位于科学、设计和艺术三学科的交叉领域（准确地说，应该是位于三个不同维度的人类活动的交叉领域），蕴藏着无限的可能性。

　　大数据可视化是一门理论性和实践性都很强的课程。本书根据计算机、信息管理、经济管理和其他相关专业学生的发展需求，系统、全面地介绍了关于大数据技术及其可视化的基本知识和技能，详细介绍了大数据与大数据时代、数据可视化之美、数据可视化工具、Excel数据可视化方法、Excel数据可视化应用、数据引导可视化设计、数据可视化的过程、数据可视化组织、Tableau数据可视化入门、Tableau数据可视化设计以及课程设计与实验总结等内容，共11章，各章还配套设计了导读案例、延伸阅读、实验与思考等部分，具有较强的系统性、可读性和实用性。

　　本书是为高等院校相关专业“大数据可视化”、“数据媒体设计”等课程全新设计编写的，具有丰富实践特色的主教材，也可供有一定实践经验的软件开发人员、管理人员作为参考和继续教育的教材。

内页插图

《洞悉数字洪流：非凡的数据叙事之旅》在这个信息爆炸的时代，海量的数据如同奔腾不息的江河，蕴藏着无尽的洞察与机遇。然而，冰冷的数字本身往往是抽象而难以理解的，它们需要被赋予生命，才能真正触动人心，引发思考。本书并非一本关于“大数据可视化”的技术手册，也非一份枯燥的算法集合。相反，它是一次深入探索如何将庞杂的数据转化为引人入胜、意义深远的故事的旅程。我们将一同揭示那些隐藏在数字表面之下的模式、趋势和关联，并学习如何以最直观、最动人的方式将它们呈现出来，从而赋予数据以智慧，让洞察得以传播。第一篇：数据的灵魂——超越数字本身在开始任何形式的数据呈现之前，理解数据的本质至关重要。数据并非孤立的个体，它们是现实世界的某种映射，承载着人类活动、自然规律、社会变迁的蛛丝马迹。本书的首部分将引导读者超越单纯的数字游戏，去感受数据背后的“魂”。第一章：数据的“前世今生”：追溯其来源与意义我们首先需要审视数据的起点。数据是如何产生的？是由传感器捕捉的？是用户行为记录的？还是科研实验的成果？了解数据的生成过程，有助于我们评估其可靠性、潜在偏差以及应用场景。例如，分析用户点击流数据的可视化，与分析气候变化传感器数据的可视化，其背后的数据“故事”和需要强调的关键点截然不同。我们将探讨不同类型数据的属性，以及这些属性如何影响我们对其的解读。同时，我们也将强调对数据进行清洗、整理和预处理的重要性，如同为即将描绘的画作准备干净的画布。这不仅仅是技术上的操作，更是对数据“真实性”的尊重。第二章：数据中的“言外之意”：挖掘隐藏的洞察数字的表面价值在于其客观性，但其真正的力量在于其隐含的意义。数据中常常潜藏着我们不曾察觉的模式、异常点、相关性，它们是业务决策、科学发现、社会洞察的宝贵线索。本章将引导读者学习如何“倾听”数据的声音。我们将探讨一些经典的洞察挖掘方法，比如识别异常值（outliers）——那些可能预示着欺诈、错误或重大事件的数据点；发现趋势（trends）——揭示事物随时间或空间的变化规律；以及理解相关性（correlations）——发现变量之间的相互影响，但我们会强调区分相关性和因果性（causality）的微妙界限。通过案例分析，我们将展示如何从看似杂乱无章的数据中提炼出有价值的信息，为后续的叙事打下坚实的基础。第三章：“谁在乎？”——确定你的叙事目标与受众任何成功的沟通都离不开明确的目标和清晰的受众定位。在数据叙事中，这尤为关键。我们不是为了展示数据而展示数据，而是为了解决问题、传达信息、影响决策。本章将深入探讨如何定义你的叙事目标：你是想说服听众改变某个观点？还是想解释一个复杂的现象？抑或是想激发某个行动？同时，我们将分析不同受众的需求和理解能力。一位技术专家可能对数据细节感兴趣，而一位高层管理者则更关注业务影响和战略意义。了解你的受众，将决定你选择何种数据、何种呈现方式，以及何种语言。我们将提供一套实用的框架，帮助读者在着手设计之前，先明确“我要说什么？”以及“我要对谁说？” 第二篇：故事的画笔——精妙的呈现艺术有了对数据的深刻理解和明确的叙事目标，接下来的挑战是如何将这些抽象的概念转化为直观、易懂、富有吸引力的视觉语言。本篇将聚焦于“如何说”——如何选择恰当的工具和方法，将数据转化为引人入胜的故事。第四章：视觉语言的基石——选择恰当的图表类型不同的数据关系和叙事目的，需要不同的视觉表达方式。本章将系统性地介绍各种经典且高效的图表类型。我们不会简单罗列图表名称，而是深入分析每种图表的适用场景、优缺点以及其背后所能传达的信息。比较类图表：条形图（Bar Charts）用于比较离散的数值；堆叠条形图（Stacked Bar Charts）展示整体构成及各部分贡献；折线图（Line Charts）追踪趋势变化，揭示随时间推移的动态。分布类图表：直方图（Histograms）展示数值数据的频率分布；散点图（Scatter Plots）揭示两个变量之间的关系和聚集情况；箱线图（Box Plots）直观展示数据的中位数、四分位数及异常值。构成类图表：饼图（Pie Charts）和环形图（Donut Charts）适合展示占比，但需谨慎使用；树状图（Treemaps）和旭日图（Sunburst Charts）则能有效展示层级结构和比例。关系类图表：散点图矩阵（Scatter Plot Matrix）一次性展示多个变量间的两两关系；网络图（Network Graphs）描绘实体间的连接关系。我们将强调“图表选择的逻辑”，避免“炫技式”或不恰当的图表使用，确保每一笔“画笔”都服务于故事的流畅表达。第五章：色彩、形状与空间的魔力——设计元素的精妙运用图表不仅仅是数据点的堆砌，更是精心设计的视觉作品。色彩、形状、大小、位置等视觉元素，都蕴含着强大的信息传递能力。本章将探讨如何利用这些元素来增强数据的可读性和故事的吸引力。色彩的语言：如何选择有意义的色彩方案？如何利用对比色突出重点？如何避免色彩的滥用和信息干扰？我们将深入探讨色彩的情感联想、文化含义以及在数据呈现中的最佳实践，例如使用渐变色表示数值大小，或使用分类色区分不同类别。形状与符号的指示：简单的几何形状或具有代表性的图标，可以快速传达信息。例如，用向上箭头表示增长，用向下箭头表示下降。我们将讨论如何利用形状和符号来增强识别度和记忆点。空间布局的智慧：图表的布局直接影响观众的阅读顺序和理解效率。留白（Whitespace）的作用，分组（Grouping）的策略，以及层级（Hierarchy）的建立，都至关重要。我们将学习如何通过合理的空间组织，引导观众的视线，突出关键信息。第六章：叙事的节奏与转折——构建引人入胜的故事线数据故事并非一次性的信息倾泻，而是一段精心编排的旅程。本章将聚焦于如何构建叙事节奏，设置转折，从而牢牢抓住观众的注意力。开篇的吸引力：如何用一个简洁而有力的数据“开场白”抓住听众？可以是一个令人震惊的数字，一个有趣的对比，或者一个引人思考的问题。情节的递进：数据叙事需要逻辑的铺垫和层层深入。我们将学习如何将复杂的数据分解为易于理解的部分，逐步揭示信息。这可能涉及到从宏观到微观的视角切换，或者从现象到原因的探究。转折与高潮：故事需要有波澜。一个意想不到的发现，一个关键的转折点，或是对数据背后影响的深刻剖析，都能让故事更具张力。我们将探讨如何通过对比、反差或揭示隐藏关联来制造戏剧性。结尾的力量：一个好的结尾应该能让信息得到升华，引发思考，甚至促进行动。它可以是对未来趋势的展望，对建议的呼吁，或是对所揭示洞察的总结。第三篇：互动与传播——让数据“活”起来数据叙事的目标是让信息被理解、被记住，并能产生实际的影响。本篇将探讨如何通过互动和有效的传播策略，让数据故事在受众中产生更广泛、更持久的回响。第七章：交互的力量——让观众成为探索者静态的图表固然有效，但交互式的数据呈现能够极大地增强观众的参与感和探索欲。本章将介绍交互式设计的原则和常见手法。工具的选择：我们将简要提及一些流行的交互式可视化工具或技术，但重点不在于技术细节，而在于它们如何赋能叙事。交互的模式：筛选（Filtering）和排序（Sorting）让用户可以聚焦特定数据；缩放（Zooming）和漫游（Panning）允许深入细节；工具提示（Tooltips）提供即时信息；联动（Linking）让不同图表之间互相响应，揭示多维度关系。用户体验的设计：如何设计直观易懂的交互方式？如何避免交互带来的混乱？我们将强调以用户为中心的设计理念，确保交互的流畅性和有效性。第八章：数据的“黄金法则”——清晰、简洁与精确无论呈现方式如何精妙，数据的核心价值在于其准确性。本章将回归最根本的原则：清晰、简洁与精确。避免误导：如何确保图表不会产生误导性的视觉效果？例如，不恰当的坐标轴起点，变形的图形比例。我们将强调遵循数据伦理，以诚实和透明的方式呈现数据。信息的提炼：如何在有限的空间内传达最多的有效信息？“少即是多”（Less is More）的原则在这里尤为适用。我们会讨论如何去除不必要的视觉元素，使信息更加聚焦。文字的辅助：标题、标签、注释、说明，这些文字元素是数据叙事不可或缺的补充。它们需要言简意赅，准确有力，与视觉元素相辅相成。第九章：故事的远航——跨平台的传播与影响一个引人入胜的数据故事，其生命力在于能否有效地传播出去，并对目标受众产生影响。本章将探讨不同传播渠道下的数据叙事策略。报告与演示：在传统的报告和演示文稿中，如何组织和呈现数据故事，使其既有条理又具说服力。数字媒体的挑战与机遇：在网页、社交媒体等平台，如何根据不同平台的特点，调整数据叙事的呈现形式，以期达到最佳的传播效果。衡量叙事的影响：我们如何知道我们的数据故事是否成功？可能通过分享次数、阅读量、评论反馈、甚至是对实际决策的影响来评估。结语：数据驱动的智慧涌流《洞悉数字洪流：非凡的数据叙事之旅》并非一本终结性的著作，而是为你打开了一扇通往数据世界深处的大门。我们相信，掌握数据叙事的能力，就是掌握在这个信息时代驾驭趋势、做出明智决策的关键能力。通过本书的学习，你将不仅仅是数据的观察者，更是数据的讲述者，你将能够将冰冷的数字转化为温暖人心、启迪智慧的生动故事，从而在你的专业领域、甚至在更广阔的社会舞台上，创造更大的价值。这趟旅程，从理解数据的灵魂开始，以精妙的呈现艺术为翅膀，以互动的传播为动力，最终汇聚成一股强劲的、驱动改变的数据智慧之流。

用户评价

评分☆☆☆☆☆

这本书在拿到手的时候，让我对“大数据可视化”这个主题有了新的理解，因为它提供了一个非常宏观的视角。它并没有局限于单一的技术或工具，而是从整个大数据价值链出发，探讨了数据从产生、收集、存储、处理到最终应用的整个生命周期。书中详细阐述了各种数据挖掘和机器学习算法在理解数据中的作用，比如聚类、分类、回归等，并解释了它们如何帮助我们发现数据中的模式和关联。此外，对于数据可视化在商业智能、市场营销、科学研究等不同领域的应用案例，也进行了不少介绍，这有助于读者理解可视化的实际价值。然而，我个人觉得，在“可视化”这个具体的操作层面，书中的内容显得有些“意犹未尽”。我期待的是更具体的“怎么做”，比如如何选择合适的图表来表达特定的统计关系，如何在设计可视化时考虑用户体验，以及如何使用各种软件工具来实现这些想法。书中虽然提到了“仪表盘”和“报告”的概念，但具体的制作方法和设计原则讲解得并不算深入。它更像是在告诉你“大数据是什么”、“为什么需要可视化”，以及“可视化能做什么”，但对于“如何可视化”这个核心问题，似乎留给读者更多的探索空间。

评分☆☆☆☆☆

刚拿到《大数据可视化》这本书，就立刻被它厚重的体量所吸引，感觉内容一定非常丰富。然而，当我沉浸其中阅读后，发现它更像是一本关于大数据“哲学”和“工程学”的著作。书中大量探讨了大数据时代的社会影响、伦理挑战，以及如何构建一个稳定、高效的大数据生态系统。例如，它深入分析了数据驱动决策的潜力和风险，探讨了算法偏见的问题，以及如何通过数据伦理框架来规避潜在的负面影响。此外，对于大数据平台的选型、架构设计，以及云服务在其中的应用，也做了非常详尽的论述，包括容错机制、性能优化等方面。这些内容无疑对于想在大数据领域深耕的架构师、管理者或研究者非常有价值。但是，对于像我这样，更专注于数据“呈现”和“沟通”的读者来说，这本书的“可视化”部分似乎只占了很小的比例，而且更多地是点到为止，没有深入展开。我渴望看到的是如何使用Python的Matplotlib、Seaborn，或者JavaScript的D3.js库来创建引人注目的图表，如何进行数据故事的叙述，以及如何通过可视化的方式来洞察隐藏的业务价值。这本书更像是在为你铺设通往大数据世界的“高速公路”，而我却在寻找如何在高速公路上“描绘风景”的指南。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我的感觉就像是在一个广阔的农场里，我本想摘取成熟的水果，结果却被带去看种子是如何培育的，土壤是如何改良的，以及灌溉系统是如何工作的。它花了相当多的篇幅来讲解数据收集的渠道、数据采集的伦理问题、以及不同数据源的格式转换。这些都是大数据世界里非常基础且重要的一环，确实为理解整个大数据流程奠定了坚实的基础。书中还详细介绍了隐私保护在数据使用中的重要性，以及数据治理的一些基本原则。对于从事数据安全、合规性工作的朋友来说，这部分内容绝对是干货满满。但是，作为一名渴望学习数据可视化技巧的普通读者，我感觉自己像是被绕了远路。我希望书能更直接地告诉我，如何将传感器收集到的海量时间序列数据，用一幅动态图表展示其波动趋势；如何将用户行为日志数据，用交互式地图可视化其地理分布和迁移模式；如何将复杂的社会网络数据，用节点和连线的方式清晰地呈现出社群结构。我期待的是关于色彩搭配、图表交互设计、信息层级构建的指导，而不是对数据“原材料”的深度挖掘。这本书更像是一部大数据“生产线”的百科全书，而我却在寻找“成品展示”的说明书。

评分☆☆☆☆☆

《大数据可视化》这本书，从内容上看，更像是一本关于“数据科学方法论”的普及读物，而非一本纯粹的“可视化工具指南”。它花了大量篇幅来介绍数据科学的研究流程，包括问题定义、数据探索、模型构建、结果解释等关键环节。书中对统计学概念的讲解也非常细致，比如概率分布、假设检验、相关性分析等，这对于理解数据背后的统计规律至关重要。此外，它还探讨了大数据分析在不同行业中的实践，例如金融风险评估、医疗健康诊断、智能制造等，通过一些案例研究来展示数据科学的价值。这些内容无疑让读者对整个数据分析过程有了更全面的认识。然而，作为一名希望快速掌握数据可视化技巧的读者，我感觉这本书的“落脚点”有些偏离。我期望看到的是关于如何使用Excel、Python库（如Pandas、Matplotlib）或专门的可视化软件（如Tableau）来创建图表、制作仪表盘的实用教程。书中虽然提到了图表的重要性，但对于具体图表类型的选择、绘制技巧、色彩运用等细节，并未做深入的探讨。它更像是为你描绘了一幅宏大的“数据蓝图”，但具体的“施工指南”却相对简略。

评分☆☆☆☆☆

拿到这本《大数据可视化》时，我本来满怀期待，想着终于能有一本系统介绍如何将海量数据转化为直观图表的书了。封面设计得很吸引人，深邃的蓝色背景搭配跃动的彩色数据流，似乎预示着一场视觉盛宴。然而，翻开第一页，我却有些迷失了方向。书中大量篇幅都在探讨大数据技术本身的架构和底层原理，比如Hadoop、Spark的集群搭建、分布式存储机制，以及各种数据预处理的算法。这无疑是技术含量极高的内容，对于想要深入理解大数据技术栈的读者来说，或许是宝藏。但对我而言，一个主要目的是想学习如何“可视化”的读者，这些内容显得有些过于“硬核”了，让我感觉像是走错了一间教室，本应在数据分析和表现力的殿堂，却误入了数据库管理的密室。我期望看到的是关于不同图表类型的选择、不同可视化工具（如Tableau、Power BI、D3.js等）的详细使用教程，以及如何根据数据特点和目标受众设计出富有洞察力的可视化报告。书中关于数据建模、数据清洗的章节也相当详尽，这固然重要，但总觉得和“可视化”这个核心主题有些疏离。我更希望作者能在数据准备阶段之后，把重点放在如何将这些准备好的数据“讲”出来，如何用最恰当、最有效的方式呈现其内在的规律和价值。

评分☆☆☆☆☆

专业参考书，可以借鉴。

评分☆☆☆☆☆

好书，值得可视化研究人员一读。

评分☆☆☆☆☆

这个东西质量真不错，就是价格稍微有点贵，希望京东多做活动。

评分☆☆☆☆☆

还行吧

评分☆☆☆☆☆

还行吧

评分☆☆☆☆☆

不好